科学知识图谱：共引分析与软件应用

“期刊共引图谱-科学知识图谱讲座”着重探讨了科学知识图谱的构建方法、数据来源及应用软件，旨在深入理解科研领域的相互关联和演化。 科学知识图谱是一种可视化工具，用于揭示科学领域内的关系，如论文之间的引用关系、作者的合作网络以及关键词的关联等。其主要研究方法包括： 1. 共引分析：分为期刊共引分析（JCA）、作者共引分析（ACA）和文献共引分析（DCA）。这些分析方法关注不同层次的引用关系，如期刊之间的引用关系反映了学科的发展趋势，而作者共引则揭示了研究者之间的学术交流和影响力。 2. 共词分析：进一步细分为关键词共词分析和主题词共词分析，通过分析同一时间段内频繁共同出现的词汇，可以捕捉到学科的热点话题和发展方向。 3. 多元统计分析：包括因子分析（主成分分析PCA）、多维尺度分析MDS和聚类分析。这些方法用于降维和分类，帮助识别隐藏在大量数据中的关键模式和结构。 4. 词频分析：关注词汇的出现频率，有助于识别重要的概念和主题。 5. 社会网络分析：考察作者、机构或国家之间的合作网络，揭示学术交流的网络结构。 科学知识图谱的数据主要来源于专业数据库，如Web of Science，包含科学文献数据（SCI、SSCI）、专利文献数据（Derwent Innovations Index）和国际会议文献数据（CPCI-S）。分析的基本数据单元包括作者、标题、关键词、摘要、引文和作者地址，这些信息提供了全面的视角来理解科学研究的全貌。 在应用软件方面，Bibexcel是用于共引分析和共词分析的一款免费在线工具，由Olle Persson开发，专门服务于文献计量学和引文分析。这类软件使得复杂的数据处理和可视化变得更为便捷，从而更好地理解和描绘科学知识图谱。 通过这些方法和工具，学者和研究人员能够深入探索科学知识的动态变化，发现学科交叉点，预测研究趋势，评估研究成果的影响，以及优化科研政策和资源配置。科学知识图谱的应用广泛，不仅有助于学术研究，也对科技政策制定、科研管理以及教育资源分配具有重要指导意义。